Artificial Neural Networks Application for Modelling of Wastewater Treatment Plant Performance

Authors : Ece Ceren Yilmaz, Emrah Dogan

Pages : 1-9

View : 24 | Download : 10

Publication Date : 2008-08-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Biyolojik oksijen ihtiyacı insert ignore into journalissuearticles values(BOİ);, su kalitesinin yönetimi ve planlamasında en önemli parametrelerden biri olarak gösterilmektedir. Fakat son derece önemli olan bu parametrenin ölçümü zordur ve ölçüm sonuçlarının elde edilmesi 5 gün gibi uzun bir sure almaktadır. Ölçümlerin zorluğu ve zaman alması ölçümlerin maliyetini de arttırmaktadır. Bu tür zorlukların üstesinden gelmek için bilim adamları bazı metotlar geliştirme yoluna gitmişlerdir. Bu metotlardan birisi de son zamanlarda literatürde sıkça kullanılan yapay zeka modelleridir. Bu çalışmada bir atıksu arıtma tesisinin girişindeki BOİ yapay zeka metotlarından olan yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. YSA modelinin kurulmasında atıksu arıtma tesisinin girişindeki günlük kimyasal oksijen ihtiyacı insert ignore into journalissuearticles values(KOİ);, günlük su debisi insert ignore into journalissuearticles values(Qw);, günlük askıda katı madde insert ignore into journalissuearticles values(AKM);, günlük toplam azot insert ignore into journalissuearticles values(N); ve günlük toplam fosfor insert ignore into journalissuearticles values(P); parametreleri girdi olarak kullanılırken günlük BOİ parametresi ise çıktı olarak kullanılmıştır. Ayrıca, en iyi sonucu veren modelin araştırılmasında çeşitli girdi kombinasyonları kullanılarak BOİ tahminleri yapılmıştır. YSA modellerinin çıktılarının performansları, determinasyon katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(R2);, ortalama mutlak hata insert ignore into journalissuearticles values(OMH); ve ortalama karesel hata insert ignore into journalissuearticles values(OKH); gibi hata performans fonksiyonları kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca YSA sonuçları çoklu regresyon analizi insert ignore into journalissuearticles values(ÇRA); sonuçları ile de karşılaştırılmıştır. Performans sonuçlarına bakıldığında YSA modelinin BOİ tahmininde ÇRA’ dan çok daha etkili bir model olduğu ve gerçeğe çok yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.
Keywords : Su kalitesi, atıksu arıtma tesisi, biyolojik oksijen ihtiyacı, yapay sinir ağları, çoklu regresyon analizi